metadata

title: GrapGen
emoji: 🙂
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sdk: streamlit
sdk_version: 1.45.0
app_file: app.py
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🧠 Graph Generator

Espacio en Hugging Face para generar gráficos con ayuda de modelos LLM y una base de datos en Supabase.

Clonar el repositorio

git clone https://huggingface.co/spaces/juancamval/graph_generator
cd graph_generator

Crear y activar entorno virtual

En Windows:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate

En Linux/Mac:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

requirements.txt

pandas
numpy
streamlit
python-dotenv
matplotlib
pandasai

Variables de entorno `.env`

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto con esta estructura:

SUPABASE_URL=
SUPABASE_KEY=

Puedes encontrar estas variables en Supabase > Project Settings > API Settings:

URL → SUPABASE_URL

anon public → SUPABASE_KEY

Estructura esperada de la base de datos

Asegúrate de que la estructura de la base de datos en Supabase coincida con la siguiente imagen:

$estructura\_db$

Modelo LLM con Ollama

1. Instalar Ollama

Descarga e instala Ollama desde su sitio oficial.

2. Abrir Ollama

Inicia Ollama para que esté activo en segundo plano.

3. Descargar el modelo `gemma3:12b`

ollama pull gemma3:12b

Ejecutar la app

Con el entorno virtual activado, y Ollama corriendo:

streamlit run app.py

✅ Comandos resumen

git clone https://huggingface.co/spaces/juancamval/graph_generator
cd graph_generator

# Crear entorno virtual
python -m venv .venv
# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source .venv/bin/activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Descargar modelo con Ollama
ollama pull gemma3:12b

# Ejecutar la app
streamlit run app.py